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동적 프로그래밍과 마코프 결정 과정에 이론적 기반을 두고 있는 강화학습은 에이전트 스스로 환경과의 상호 작용을 통해 최적의 정책을 학습하는 것을 보장한다. 그러나 이를 위해서는 강화학습의 행동 선택에 관한 문제인 진동과 안정 사이의 딜레마(exploration-exploitation dilemma)를 해결할 수 있는 탐색 전략이 전제되어야 한다. 이 문제를 해결하 ... 전체 초록 보기

목차

요약

1. 서론

2. 강화학습 - Q - learning 알고리즘

3. 진동과 안정 사이의 딜레마를 해결하기 위한 새로운 탐색 전략

4. 실험 및 분석

5. 결론

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